Modelele Lingvistice Mari (LLM-uri) sunt antrenate și își actualizează sursele într-un mod complex, iar sursele de antrenament pot influența semnificativ memoria și comportamentul lor. Iată o explicație detaliată:

Cum se antrenează LLM-urile

Antrenarea unui LLMLarge Language Model Definiție: Un Large Language Model (LLM) este un model de inteligență artificială antrenat pe cantități masive de text pentru a înțelege, genera și manipula limbajul uman în mod coerent și contextual. Exemple populare includ GPT-4, Claude, LLaMA sau Gemini. Cum funcționează: LLM-urile folosesc rețele neuronale de tip transformer, care procesează textul în paralel și înțeleg relațiile dintre… este un proces care implică expunerea modelului la cantități masive de date textuale și învățarea tiparelor, structurilor și relațiilor din limbaj. Procesul se desfășoară, în general, în mai multe etape:

• Colectarea datelor textuale: Aceasta este prima și una dintre cele mai importante etape. Se adună cantități uriașe de text din diverse surse, cum ar fi cărți, articole, site-uri web, conversații, cod sursă etc. Dimensiunea și diversitatea acestui corpus de date sunt cruciale pentru performanța LLM-ului. De exemplu, GPT-3 a fost antrenat pe 570 GB de date text.
• Pre-antrenare (pre-training): În această fază, modelul este expus la datele colectate fără o supervizare umană explicită. Obiectivul principal este ca modelul să învețe să prezică următorul cuvânt dintr-o secvență dată (sau să completeze cuvinte lipsă, să detecteze erori etc.). Prin acest proces, modelul dezvoltă o înțelegere profundă a gramaticii, semanticii și contextului limbajului. Această învățare este de obicei bazată pe învățare nesupravegheată sau auto-supravegheată.
• Reglaj fin (fine-tuningDefiniție:Fine-tuning este procesul de ajustare a unui model de învățare automată deja antrenat (pretrained) prin antrenare suplimentară pe un set de date specific unei sarcini. În contextul Large Language Models (LLMs), fine-tuning-ul permite adaptarea unui model generalist, precum GPT, pentru scopuri specializate, cum ar fi redactarea juridică, generarea de cod sau conversația medicală. Cum funcționează:Un model LLM, cum ar fi… More): După pre-antrenare, modelul este supus unui proces de reglaj fin pe un set de date mai mic și mai specific, adesea etichetat de oameni. Această etapă adaptează modelul pentru sarcini specifice, cum ar fi răspunsul la întrebări, rezumarea textului, generarea de dialoguri sau respectarea anumitor instrucțiuni. Aici intervine învățarea supravegheată și, uneori, învățarea prin consolidare cu feedback uman (RLHF), unde evaluările umane ghidează modelul să genereze răspunsuri mai bune și mai relevante.
• Optimizare și implementare: După antrenare și reglaj fin, modelele sunt optimizate pentru a rula eficient pe hardware-ul disponibil, de obicei GPU-uri.

Cum își actualizează LLM-urile sursele?

LLM-urile, în sine, nu își „actualizează” singure sursele în timp real. Cunoștințele lor sunt statice, bazate pe datele pe care au fost antrenate până la o anumită dată. Există, totuși, mai multe modalități prin care informațiile unui LLM pot fi „actualizate” sau extinse:

• Re-antrenare completă: Aceasta este cea mai costisitoare și consumatoare de resurse metodă. Implică antrenarea unui model complet nou de la zero, incluzând date mai recente. Este un proces lent și scump, de aceea se face rar pentru modelele mari.
• Antrenament continuu (Continual Learning): Această abordare încearcă să adauge treptat noi informații unui model existent, fără a uita cunoștințele anterioare. Este un domeniu activ de cercetare, deoarece LLM-urile pot suferi de „uitare catastrofală” (uitarea informațiilor vechi atunci când învață altele noi).
• Reglaj fin cu date noi: O metodă mai practică este de a efectua un nou ciclu de reglaj fin pe un set de date actualizat, care conține informații recente. Aceasta poate îmbunătăți performanța modelului pe subiecte noi, dar nu îi modifică fundamental baza de cunoștințe pre-antrenată.
• Memorii externe/Baze de date: O soluție tot mai populară este integrarea LLM-urilor cu sisteme de recuperare a informațiilor (RAG – Retrieval Augmented Generation) sau cu baze de date externe. Modelul nu își „învață” noile informații în parametrii săi, ci este capabil să acceseze și să integreze informații din aceste surse externe în timpul generării răspunsurilor. Acest lucru îi permite să ofere informații actualizate fără a necesita re-antrenare.
• Actualizări prin prompt-uri contextuale: Pentru anumite sarcini, se pot oferi LLM-ului informații contextuale recente în cadrul prompt-ului. De exemplu, dacă un LLMLarge Language Model Definiție: Un Large Language Model (LLM) este un model de inteligență artificială antrenat pe cantități masive de text pentru a înțelege, genera și manipula limbajul uman în mod coerent și contextual. Exemple populare includ GPT-4, Claude, LLaMA sau Gemini. Cum funcționează: LLM-urile folosesc rețele neuronale de tip transformer, care procesează textul în paralel și înțeleg relațiile dintre… a fost antrenat până în 2023, dar îi oferiți un articol de știri din 2025 în prompt, el poate folosi acele informații pentru a răspunde la întrebări legate de acel articol.

Pot influența sursele de antrenament sau memoria unui LLM?

Da, absolut! Sursele de antrenament și, implicit, memoria unui LLMLarge Language Model Definiție: Un Large Language Model (LLM) este un model de inteligență artificială antrenat pe cantități masive de text pentru a înțelege, genera și manipula limbajul uman în mod coerent și contextual. Exemple populare includ GPT-4, Claude, LLaMA sau Gemini. Cum funcționează: LLM-urile folosesc rețele neuronale de tip transformer, care procesează textul în paralel și înțeleg relațiile dintre… sunt profund influențate, și chiar determinate, de datele pe care este antrenat.

Influența surselor de antrenament:

• Calitate și acuratețe: Dacă sursele de antrenament conțin informații incorecte, părtinitoare sau învechite, modelul va „învăța” și va reproduce aceste erori sau prejudecăți. Contaminarea datelor este o preocupare majoră.
• Diversitate: Un set de date diversificat asigură că LLM-ul are o înțelegere amplă a limbajului și a lumii. Lipsa diversității poate duce la lacune în cunoștințe sau la o înțelegere limitată a anumitor domenii sau perspective.
• Părtinire (Bias): Seturile de date pot conține prejudecăți sociale, culturale sau istorice. LLM-urile vor amplifica și perpetua aceste prejudecăți, ceea ce poate duce la răspunsuri discriminatorii sau inadecvate.
• Informații sensibile/Drepturi de autor: LLM-urile pot memora și expune accidental informații sensibile sau text protejat de drepturi de autor din datele de antrenament, ridicând probleme de confidențialitate și legale.
• Data cutoff: LLM-urile au o „dată limită” a cunoștințelor, corespunzătoare momentului la care au fost finalizate datele de antrenament. Nu vor avea cunoștințe despre evenimente sau informații apărute după acea dată, decât dacă sunt actualizate prin metodele menționate mai sus.
  
  Influența asupra „memoriei” LLM-ului:

• Memoria parametrică: Aceasta se referă la cunoștințele „încapsulate” în parametrii modelului în urma antrenamentului. Este memoria principală a LLM-ului și este direct influențată de datele de antrenament. Este statică și nu se modifică în timpul utilizării modelului (inferență).
• Memoria contextuală (fereastra de context): LLM-urile au o memorie pe termen scurt, numită „fereastră de context”, care le permite să-și amintească părți din conversația curentă. Această memorie este limitată de numărul de tokeni pe care modelul îi poate procesa la un moment dat. Utilizatorii pot influența această „memorie” prin cantitatea și relevanța informațiilor pe care le includ în prompt-uri.
• Memoria externă (RAG): Prin integrarea cu sisteme RAG, utilizatorii pot influența memoria LLM-ului prin bazele de date sau documentele pe care le pun la dispoziția modelului. Modelul „consultă” aceste surse pentru a genera răspunsuri, extinzându-și astfel „memoria” dincolo de cea parametrică.

În concluzie, modul în care sunt antrenate LLM-urile și calitatea, diversitatea și relevanța datelor de antrenament au un impact direct și profund asupra capacităților, cunoștințelor și comportamentului lor. Utilizatorii pot influența „memoria” unui LLMLarge Language Model Definiție: Un Large Language Model (LLM) este un model de inteligență artificială antrenat pe cantități masive de text pentru a înțelege, genera și manipula limbajul uman în mod coerent și contextual. Exemple populare includ GPT-4, Claude, LLaMA sau Gemini. Cum funcționează: LLM-urile folosesc rețele neuronale de tip transformer, care procesează textul în paralel și înțeleg relațiile dintre… atât prin informațiile incluse în prompt-uri, cât și prin sistemele externe de recuperare a informațiilor cu care interacționează modelul.